Modaaliset ilmaukset suomalaisten pörssiyritysten tulosvaroitustiedotteissa
Notice bibliographique
Résumé
Pro gradu -tutkielmani tarkastelee suomalaisten pörssiyritysten tulosvaroitustiedotteiden modaalisia ilmauksia. Tutkimukseni tavoitteena on selvittää, mitä modaalisia merkityksiä tiedotteissa ilmenee, minkälaisia kielellisiä keinoja niiden ilmaisuun käytetään ja mikä motivoi valittujen keinojen käyttöä. Funktioltaan rajatun tekstilajin tarkastelu nostaa esiin paitsi sen erityispiirteitä myös tavanomaisessa yleiskielessä harvinaisempia modaalisuuden ilmaisukeinoja. \n \nTutkimuksen teoreettisena viitekehyksenä toimivat systeemis-funktionaalinen kieliteoria ja fennistinen modaalisuuden tutkimus. Havaituista kielenpiirteistä esitetään frekvenssejä, mutta tutkimus on luonteeltaan valtaosin kvalitatiivinen. Tämä johtuu aineiston koosta ja modaalisten ilmausten määrittelyyn liittyvästä tulkinnanvaraisuudesta. Lähtökohtana on ollut tarkastella modaalisuutta merkityslähtöisesti, ei joukkona ennakkoon määriteltyjä kielenpiirteitä. \n \nTutkimuksen aineisto koostuu 19 yhtiön 40:stä Helsingin pörssin tiedotepalvelussa julkaistusta tiedotteesta. Aineisto on laajuudeltaan n. 6500 sanetta ja julkaistu vuosina 2007–2008 ja 2016–2017. \n \nAineiston tiedotteiden 226 modaalisesta ilmauksesta 213 edustaa episteemistä modaalisuutta. Episteemisen modaalisuuden ilmaisukeinoista yleisin on mentaalisen verbin ja referatiivirakenne- tai että-lauseobjektin yhdistelmä. Kyseisissä konstruktioissa kehyslauseen verbillä projisoidaan jokin objektin kuvaama asiantila ja ilmaistaan sen toteutuvan jollain todennäköisyydellä. Verbillä ilmaistaan tällöin myös episteemisen arvostelman lähde, joka on verbin kuvaama prosessi. Käytetyistä mentaalisista verbeistä frekventein on arvioida (84 esiintymää). Suomen kielen prototyyppisimpien modaalisuuden ilmaisukeinojen (esim. modaaliverbit voida ja saattaa) harvinaisuus aineistossa on silmiinpistävää. Esitän syyksi tähän, että tiedotteissa yleiset projisoivat mentaaliset verbit toteuttavat samankaltaista funktiota kuin yleiskäyttöisemmät modaalisuuden ilmaisukeinot, jolloin näiden käyttö ei ole tarpeellista.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,031 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».